Essere in grado di gestire enormi quantità di dati, anche molto diversificati, rappresenta un’abilità indispensabile per le aziende moderne. Le imprese, infatti, hanno a che fare quotidianamente con dati interni ed esterni che devono essere trasformati in un asset strategico a vantaggio del business.
È grazie alla data governance se le organizzazioni possono aumentare il valore dei dati raccolti. Ma cos’è esattamente la data governance? Scopriamo tutto ciò che dovresti sapere.
Indice dei contenuti
Cos’è la Data Governance
La data governance include una serie di processi, metriche, ruoli, policy e standard finalizzati a garantire un utilizzo efficiente delle informazioni. I processi di data governance mirano a supportare l’organizzazione nel raggiungimento dei suoi obiettivi.
Il cosiddetto quadro per la governance dei dati rappresenta una guida chiara e completa su come i dati devono essere gestiti, quali siano ruoli e responsabilità (a livello tattico, operativo e strategico), i processi di monitoraggio e controllo, e tutte le misure atte a garantire la sicurezza dei dati e la loro la conformità alle normative.
La data governance contribuisce sostanzialmente a definire chi può agire sui dati, in che modo, su quali informazioni è permessa l’azione, quale metodo può essere utilizzato e in quale situazione.
Per comprendere meglio cos’è la data governance, facciamo degli esempi:
- data governance nella gestione dei dati. Un’organizzazione implementa la governance dei dati assegnando il ruolo di data owner a un responsabile incaricato di assicurare l’accuratezza, l’integrità e la sicurezza dei dati assegnati. Il data owner ha il compito di approvare gli accessi e monitorarne l’utilizzo;
- data governance nel settore bancario. Una banca implementa la governance dei dati per garantire protezione ai dati sensibili dei clienti. Vengono definiti i protocolli d’accesso ai dati finanziari e quali restrizioni vi sono in base al ruolo. La banca, quindi, può rispettare le normative bancarie e sulla privacy dei dati;
- data governance nell’analisi dei dati. Vengono definiti i protocolli per l’accesso ai dati e fornite le linee guida per l’identificazione e la gestione dei dati sensibili. La data governance contribuisce a garantire consistenza e coerenza ai dati utilizzati, implementando regole per l’assegnazione dei metadati e per la standardizzazione dei formati. Un enorme vantaggio per le imprese che desiderano analizzare dati altamente accurati e affidabili.
Perché è importante per le aziende e a cosa serve
La quantità di dati che, al giorno d’oggi, le aziende si ritrovano a gestire è davvero immensa. Se queste informazioni non vengono utilizzate per comprendere il pubblico e il mercato di destinazione, l’azienda non riuscirà a stabilire una strategia chiara ma soprattutto efficace. In questo senso, la data governance svolge un ruolo cruciale.
Grazie ai processi di governance dei dati le aziende possono utilizzare dati affidabili, facili da reperire, di semplice accesso, protetti e conformi alle normative vigenti.
La data governance consente alle aziende di ridurre il rischio di violazioni e sanzioni legate alla non conformità delle informazioni alle normative sulla privacy, oltre a migliorare nettamente:
- l’efficienza operativa;
- i processi di analisi dei dati;
- la disponibilità dei dati.
La data governance assume un ruolo ancor più essenziale in un contesto di migrazione al cloud ibrido, in quando l’ambiente cloud richiede una pianificazione e un controllo ancor più rigorosi. Implementando protocolli di governance dei dati è possibile garantire sicurezza e conformità ai dati prima, durante e dopo il processo di migrazione.
Vantaggi del Governance
Poter usufruire di un database in grado di rispecchiare in modo fedele la realtà significa supportare efficacemente il processo decisionale e, conseguentemente, il successo aziendale. Numerosi i vantaggi della data governance:
- dati più affidabili e decisioni migliori, in quanto fondate su informazioni più accurate;
- versione unica e corretta delle informazioni, con conseguente coordinazione di tutte le aree impegnate nelle attività sui dati;
- conformità normativa, legale e di settore garantita da solide procedure di gestione dei dati;
- incremento del fatturato mediante soluzioni a supporto del business, tese a incrementare il market share;
- maggiore fiducia nelle decisioni e aumento della reattività del business;
- riduzione dei costi dovuti all’efficientamento delle operazioni e al miglioramento del servizio clienti;
- diminuzione del rischio legato alla sicurezza, alla privacy e alla compliance normativa;
- riduzione degli sprechi dovuti a decisioni errate (causate da dati obsoleti) e ad attività a scarso valore aggiunto (come la verifica della qualità dei dati e la correzione degli errori);
- monetizzazione, creando data product da rivendere ad altre organizzazioni;
- maggiore conoscenza e riduzione dei problemi legati a interpretazioni differenti degli stessi dati;
- maggiore chiarezza nella definizione delle richieste gestite;
- ownership ottenuta mediante la suddivisione di attività e responsabilità assegnate al dipartimento IT;
- integrazione semplificata tra sistemi informativi e fonti dei dati;
- maggiore cultura aziendale rispetto all’uso corretto dei dati e diffusione di una cultura data-driven;
- gestione responsabile dei dati durante l’analisi, grazie alla pratica dello stewardship dei dati. I cosiddetti steward dei dati hanno l’obbligo di garantire che i dati vengano utilizzati in modo corretto, secondo politiche e procedure specifiche.
Tool e strumenti per la data governance
È fondamentale scegliere gli strumenti più adeguati a supportare l’implementazione della data governance. Generalmente, i tool più utilizzati sono:
- software per la catalogazione dei dati, grazie ai quali è possibile organizzare le informazioni e ottenere una visione completa delle risorse disponibili;
- data quality management tools, strumenti che permettono di valutare, monitorare e migliorare la qualità dei dati (gestendo metriche di profilazione, pulizia e qualità dei dati);
- data masking software, che permettono di proteggere la privacy dei dati nascondendo le informazioni sensibili all’interno dei dataset;
- strumenti di gestione dei metadati (schemi, definizione, relazione tra dati e regole di business) in grado di garantire coerenza e integrità alle informazioni;
- software di reportistica e analisi dei dati, che permettono di creare analisi ad hoc, report e dashboard a supporto del decision making;
- software di sicurezza dei dati che includono funzionalità avanzate per la sicurezza (crittografia, controlli accesso, rilevamento minacce e monitoring delle attività degli utenti).
Migliori pratiche per la governance dei dati
Il modello organizzativo per la gestione della data governance, detto anche framework, può essere implementato con successo seguendo alcune best practice:
- definizione chiara delle responsabilità e dei ruoli introdotti dalla governance;
- utilizzo di un approccio data-driven per prendere decisioni coerenti sulle tecnologie e sulle risorse necessarie all’implementazione;
- esecuzione di processi di miglioramento continuo e di valutazione/ottimizzazione delle pratiche di data governance nel tempo;
- coinvolgimento attivo di stakeholder e dipendenti con piani formativi di supporto;
- mantenimento di un’alta soglia di attenzione e di disciplina procedurale per garantire l’integrità dei dati;
- esecuzione di audit periodici per il controllo della validità dei dati e delle procedure.
Queste le linee guida da seguire per istituire e impiegare, nel tempo, un modello efficiente di data governance.
